基于人脸图像和脑电的连续情绪识别方法.pptx
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基于人脸图像和脑电的连续情绪识别方法.pptx
汇报人:目录PARTONEPARTTWO人脸特征提取表情分类与识别情感状态分析情绪变化趋势预测PARTTHREE脑电信号采集与处理脑电特征提取与分类情感状态与情绪类型识别情绪变化动态分析PARTFOUR特征融合方法分类器设计情感状态一致性分析情绪识别准确率评估PARTFIVE在心理学研究中的应用在人机交互中的应用在心理健康监测中的应用与其他情绪识别方法的比较优势PARTSIX数据稀疏性与噪声问题个体差异与跨文化适用性提高实时性能与准确率拓展应用领域与市场规模THANKYOU
一种基于脑网络和矩阵学习的脑电情绪识别方法.pdf
本发明涉及一种基于脑网络和矩阵学习的脑电情绪识别方法,包括:获取受试者的EEG数据集,利用小波包变换将EEG数据重构后划分到N个子频带,根据每个子频带中不同大脑区域在情绪波动时的EEG重构数据,利用希尔伯特变换计算每个子频带中不同大脑区域EEG重构数据之间的锁相值,根据每个子频带中不同大脑区域EEG重构数据之间的锁相值创建每个子频带对应的脑功能连接性矩阵;采用N个分类器构建集成学习分类模型,并对集成学习分类模型进行训练;采用训练后的集成学习分类模型对N个子频带对应的大脑功能连接性矩阵对应特征集进行识别,获
基于人脸图像的年龄识别方法及装置.pdf
本发明公开了一种基于人脸图像的年龄识别方法及装置,该方法包括:判断人脸图像的分辨率是否大于预置分辨率,若该人脸图像的分辨率小于该预置分辨率,则依据该人脸图像的特征与预置的第一图像样本的特征之间的相似度比对结果,识别该人脸图像中所描绘的人物的年龄,若该人脸图像的分辨率大于该预置分辨率,则依据目标人脸图像中各关键部位区域的特征与预置的第二图像样本的特征之间的相似度比对结果,识别该人脸图像中所描绘的人物的年龄,这样在复杂的成像情况下,根据图像不同的分辨率选取不同识别方式,同时利用人脸图像的深度纹理、边缘与颜色特
基于人脸图像的性别识别方法及装置.pdf
本发明公开一种基于人脸图像的性别识别方法及装置,该方法包括:通过预置的深度卷积神经网络中先验模型,对目标人脸图像进行性别分类判别,得到该目标人脸图像对应的性别判别结果,通过比对该目标人脸图像的特征与图像样本的特征之间的余弦相似度,得到该目标人脸图像对应的余弦比对结果,将该性别判别结果和该余弦比对结果进行贝叶斯分类器运算,得到该人脸图像中对象的性别,这样在复杂的成像情况下,通过对人脸图像中各关键部位重新进行拼接,并将深度卷积神经网络判别和图像的特征比对相结合,能够利用人脸各关键部位区域的特征、深度纹理、边缘
基于人脸图像的性别识别方法及装置.pdf
本发明公开了一种基于人脸图像的性别识别方法及装置,该方法包括:通过预置的深度卷积神经网络中先验模型,对待识别人脸图像进行性别分类的判别,并得到性别判别结果,若该性别判别结果的概率值大于预置概率值,则确定该性别判别结果中判别出的性别为该待识别人脸图像所描绘的人物的性别;若该性别判别结果的概率值小于该预置概率值,则通过该待识别人脸图像的特征与人脸图像样本的特征之间的余弦相似度比较,识别该人脸图像所描绘的人物的性别,其中该人脸图像样本为整体人脸的图像样本,这样在复杂的成像情况下,将深度卷积神经网络和图像的特征比